Smart Agriculture Research in Date Palm (Phoenix dactylifera L.) Production: A Comprehensive Bibliometric Study

海枣（Phoenix dactylifera L.）对阿拉伯半岛的粮食安全、生计和农业生态系统可持续性至关重要，然而其生产日益受到水资源短缺、盐碱化、气候变化和生物胁迫的制约。智慧农业技术为改善作物监测、资源利用效率和决策提供了机遇；然而，其在海枣生产中的应用仍然零散且缺乏充分验证。本研究评估了阿拉伯半岛及其他主要海枣生产国海枣智慧农业研究的发展、地理分布、技术重点、研究方法和主题结构。采用文献计量学分析方法，基于Scopus和Web of Science数据库中2016年至2026年索引的同行评审英文论文和综述，其中2026年为部分年份。经过筛选和去重后，共保留164篇已发表研究。发文量逐渐增长，但该趋势未达到统计学显著性（β = 1.25篇/年，p = 0.068；Mann–Kendall τ = 0.489，p = 0.060）。文献集中于海湾合作委员会（GCC）地区，其中沙特阿拉伯贡献了54篇论文（32.9%）。一般农学/其他主题占论文总数的46.3%，而遥感/无人机（17.1%）、GIS/地理空间技术（14.0%）、物联网/传感器（13.4%）和人工智能/机器学习（9.8%）为主要的具体技术类别。水资源与灌溉管理在主题应用中占主导地位（46.3%），而智慧农业/物联网仅占11.0%。观测与监测类研究占论文总数的50.0%，而涉及田间试验的仅占6.1%，表明田间尺度的验证有限。国际合著论文的引用次数显著高于国内独著论文（16.55 vs. 8.68；p = 0.0007）。主题分析识别出四大聚类：地理空间监测、水资源管理、病虫害防治和可持续性，其中人工智能/机器学习在2022年后呈现显著增长。总体而言，该领域正在扩展但仍显零散，凸显了整合物联网与传感器网络、严格的田间试验、人工智能驱动的决策支持系统以及加强区域和国际合作的必要性，以推动可规模化、因地制宜的海枣生产智慧农业。